Texto y código sujeto bajo Creative Commons Attribution license, CC-BY-SA. (c) Original por Lorena A. Barba y Gilbert Forsyth en 2013, traducido por F.J. Navarro-Brull para CAChemE.org
# Los comentarios en python se establecen con almohadillas

import numpy as np
# numpy es una libería que se esta importando y permite realizar operaciones matriciales estilo MATLAB.
# Para acceder a sus funciones se hará uso de una abreviatura mediante la siguiente nomenclatura "np.NombreDeLaFuncion"

import matplotlib.pyplot as plt 
# matplotlib es una librería para dibujar gráficas en 2D y 3D que se usará para representar los resultados
# Accedemos al módulo pyplot dentro de la biblioteca matplotlib. 
# pyplot es un módulo que ofrece una interfaz de gráficos similar a la de MATLAB
# En este caso se accedera a la funciones como "plt.NombreDeLaFuncion"

myarray = np.linspace(0, 5, 10)
myarray

myarray = linspace(0, 5, 10)

a = 5      # a es el número entero (integer) 5
b = 'five' # b es una cadena de caracteres (string) con la palabra 'five'
c = 5.0    # c es el número de coma flotante (floating point) 5  

type(a)

type(b)

type(c)

14/a

14/c

14./a 

from __future__ import division

14/a

for i in range(5):
    print "¡Hola! \n"

for i in range(3):
    for j in range(3):
        print i, j
    
    print "Esta sentencia pertenece al bucle 'i', pero no al bucle 'j'"

myvals = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
myvals

myvals[0], myvals[4]

myvals[5]

myvals[0:3]

myvals[-1]

a = np.linspace(1,5,5)

a

b = a

b

a[2] = 17

a

b

c[:] = a[:]

c = np.empty_like(a)

len(c) # muestra la longitud de c

c[:]=a[:] # copia los elementos de a en c

c

a[2] = 3

a

c

a = np.linspace(1,5,5)
d = np.copy(a)


d

a[2] = 17


a

d

from IPython.display import YouTubeVideo
# Un pequeño vídeo en inglés de como trabajar con arrays en NumPy arrays, de Enthought
YouTubeVideo('vWkb7VahaXQ')

from IPython.core.display import HTML
def css_styling():
    styles = open("../styles/custom.css", "r").read()
    return HTML(styles)
css_styling()